• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.256-260
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• 2001

본 논문은 광대역 무선통신환경에서 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에 기반한 비동기 IMT-2000 시스템의 송수신 시스템을 구성하여 기지국의 수신성능을 분석하였다. 이동국과 기지국간의 Uplink 채널 환경을 고려하였으며, 기지국의 수신신호는 다중경로 페이딩(Multi-path Fading)과 다중접속간섭(Mult Access Interference : MAI)의 영향으로 성능일 열화된다. 이에 대한 대책으로 Array 안테나를 채용하였을 경우와 MRC-Diversity(Maximal Combining Diversity)를 채용하였을 경우의 수신성능을 동일한 환경에서 비교 분석하였으며, 각각의 시스템에 간섭제거기를 직렬로 비교분석하였다. 본 논문에서 적용한 Array 안테나는 수신 신호의 방향에 따라 적응적으로 추적하여 수신 SNR(Singnal-to-Noise power Ratio)을 최대로 형성하여 시스템의 성능을 개선하는 기법이며, 안테나의 방향성(Directivity :D=2.67)을 이용하는 3-element Array 안테나를 채용하였다. 최대비 합성 다이버시티 기법은 다이버시티 기법 중 수신효율이 가장 좋으며 가지수(L=2)를 함수를 사용하였다. 성능분석 결과 다중경로 페이딩과 다중접속간섭 환경에서 최대비 합성 다이버시티 기법이 Array 안테나보다 수신효율이 우수하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.383-388
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• 1998

이동통신에서, 신호의 페이딩을 보상하기 위하여 pilot symbol assisted modulation(PSAM)에 대한 많은 연구가 진행 되어왔다. 본 논문에서는 최대비합성다이버시티를 사용하는 PSA-QAM에서 전력증폭기 비선형성의 효과를 분석하였다. 먼저, PSAM성능의 한계를 구하기 위하여, 페이딩에 대한 완벽한 정보가 주어진 상태에서 최대비합성다이버시티를 갖는 QAM의 이론적 성능을 분석하였다. 실제 PSAM에서, 페이딩에 대한 정보는 파일럿 심볼의 보간에 의하여 얻어진다. 오차의 평균전력을 최소화하는 보간필터를 사용하여 필터의 탭수, 파일럿 심볼프레임 주기, 도플러 주파수가 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 비선형 전력증폭기 AB, B, C급의 AM/AM, AM/PM 특성을 성능분석에 고려하였다. 비선형 보상기술인 Cartesian Feedback Loop (CFB) 이용하여 AWGN 채널과 Rayleigh 페이딩 채널에서 비선형 전력증폭기 종류에 따른 성능변화를 나타내었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.33-36
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• 1999

본 논문에서는 기존의 text-to-speech(TTS) 합성방식이 미리 정해진 화자에 의한 단조로운 합성음을 가지는 문제를 극복하기 위하여, 임의의 화자의 음색을 표현할 수 있는 화자 변환(Voice Conversion) 기능을 구현하였다. 구현된 방식은 화자의 음향공간을 Gaussian Mixture Model(GMM)로 모델링하여 연속 확률 분포에 따른 화자 변환을 가능케 했다. 원시화자(source)와 목적화자(target)간의 특징 벡터의 joint density function을 이용하여 목적화자의 음향공간 특징벡터와 변환된 벡터간의 제곱오류를 최소화하는 변환 함수를 구하였으며, 구해진 변환 함수로 벡터 mapping에 의한 스펙트럼 포락선을 변환했다. 운율 변환은 음성 신호를 정현파 모델에 의해서 모델링하고, 분석된 운율 정보(피치, 지속 시간)는 평균값을 고려해서 변환했다. 성능 평가를 위해서 VQ mapping 방법을 함께 구현하여 각각의 정규화된 켑스트럼 거리를 구해서 성능을 비교 평가하였다. 합성시에는 ABS-OLA 기반의 정현파 모델링 방식을 채택함으로써 자연스러운 합성음을 생성할 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.33-36
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• 2009

현행 도로교설계기준의 바닥판에 대한 설계방법은 휨 이론에 따라 바닥판을 단위 폭의 보로 보고 강도설계법으로 설계하고 있다. 그러나 실제 교량 바닥판의 파괴 형태는 펀칭에 의한 파괴이므로 바닥판의 극한성능은 펀칭전단강도를 토대로 평가해야 할 것이다. 하지만 기존에 연구된 결과로는 초간편 강합성 바닥판의 펀칭전단강도를 산정하기 어려워 이에 대한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 개발된 초간편 강합성 바닥판의 펀칭전단성능을 파악하기 위하여 초간편 강합성 바닥판과 RC바닥판에 대한 펀칭전단실험을 실시하여 비교하여 보았다.

• Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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• 2010.05a
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• pp.203-204
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• 2010

In this study, We synthesized new generation of superplasticizer(SP) which show a shrinkage reducing effect as well as water reducing effect with adequate slump retention in a wide range of water cement ratio by introduction a shrinkage-reducing group into the molecular structure. To investigate effects of the SRS on the hydration of cement, DSC have been analysed. Also the general and shrinkage properties of the concrete were evaluated.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.155-158
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• 1998

차세대 이동통신 서비스는 영상을 포함한 멀티미디어 서비스나 고속 데이터통신 서비스가 가능해야한다. 본 논문에서는 W-CDMA 방식을 이용한 IMT-2000 단말기의 주파수 합성기를 포함하는 송신부를 설계한다. 요구되는 성능은 채널간격 10MHz, 변ㆍ복조 방식은 QPSK, 데이터 전송속도는 4.096Mcps, 주파수 합성기는 19.2MHz의 기준 주파수로 2,200∼2,300MHz 및 140MHz/260MHz의 주파수를 만든다. 구현된 주파수 합성기 및 송신부가 IMT-2000단말기의 요구 성능을 만족함을 보이고, W-CDMA를 이용한 WLL, Wireless LAN등 다양한 무선장비에 이용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.344-346
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• 2019

In this paper, we propose a distance estimation method using the convolutional neural network in Ultra-Wideband (UWB) systems. The training data set used to learn the deep learning model using the convolutional neural network is generated by the MATLAB program and utilizes the IEEE 802.15.4a standard. The performance of the proposed distance estimation method is verified by comparing the threshold based distance estimation technique and the performance comparison used in the conventional distance estimation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.661-662
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• 2021

본 논문에서는 인공신경망 기반의 슈퍼 해상도(Super-resolution, SR) 기법을 이용하여 저해상도(Low-resolution, LR) 헤어 시뮬레이션을 고해상도(High-resolution, HR)로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. LR과 HR 머리카락 간의 쌍은 헤어 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 HR-LR 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 머리카락의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 헤어 네트워크는 LR 이미지를 HR 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 HR 이미지가 HR 머리카락으로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 머리카락의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1333-1335
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• 2022

최근 딥러닝은 다양한 컴퓨터 비전에 적용되어 높은 성능을 제공하고 있고 이에 따라 중간 프레임을 생성하는 비디오 프레임 보간 기법에도 딥러닝이 적용되고 있다. 많은 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 기법은 크게 옵티컬 플로우를 추정하는 플로우 추정 네트워크와 합성 네트워크로 구성되며 본 논문에서는 합성 네트워크 부분의 성능향상을 위한 네트워크에 대하여 다룬다. 합성 네트워크에 주로 사용되는 UNet 구조와 GridNet 구조의 장단점과 네트워크에 따른 보간 결과의 차이에 대해서 알아보고 영상 복원에서 제안된 NAFNet 을 비디오 보간 기법에 맞게 변형시켜 합성 네트워크에 적용한 보간 결과의 차이를 보였다. 실험결과는 기존 네트워크 대비 Vimeo90K 데이터셋에 대하여 PSNR 값이 0.63dB 개선됨을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.90-92
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• 2022

이 논문에서는 합성된 애기장대 데이터셋을 활용하여 딸기의 엽면적을 추정할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 개별 잎 검출을 위하여 합성 데이터셋으로 학습된 Mask R-CNN 의 객체 검출 모델을 사용하였고, 이어 이미지 후처리 작업에 해당되는 모폴로지 연산의 침식 및 팽창, 픽셀 카운터를 통해 엽면적을 추정하였다. 각기 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 어텐션 메커니즘 적용하여 검출 성능의 향상과 검출 시간을 단축하였다. 제안된 모델은 딸기 데이터셋을 사용하지 않는 합성된 데이터셋만으로도 실제 온실에서 획득한 다양한 이미지에서의 딸기 엽면적을 추정하는 데에 우수한 성능을 보여준다.